圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）日前公開抨擊 Anthropic 執行長達里奧·阿莫迪（Dario Amodei），直言對方主張的「AI 滅絕論」完全是無稽之談。他指出近期發生的 AI 網路安全威脅事件，本質上都是隔離沙盒（Sandbox）設計缺陷與人為監督不周所致，並非人工智慧（AI）本身產生失控危險。
質疑安全威脅論 楊立昆指資安漏洞出自隔離瑕疵
楊立昆強調自己並不擔心 AI 會對人類生存構成威脅。針對近期包含 AI 代理（AI Agent）軟體意圖入侵外部平台等資安事件，他認為這些代理程式僅是照指令行事，之所以引發風險，是因為系統沒有將其安全地限制在隔離環境中。他形容目前許多實驗室採用的沙盒隔離機制漏洞百出，只要改善人為監督與軟體架構，絕大多數風險皆可預防。
針對 Anthropic 近期發布的安全測試報告——當中指稱包含自家 Claude Mythos Preview 與其他開放權重模型具備自主撰寫攻擊程式碼的能力——楊立昆認為 AI 實驗室缺乏對資訊安全（Cybersecurity）的真正理解，不應頻繁向大眾發出災難性警告，這類言論實質上是最糟糕的產品行銷。
批監管訴求形同「監管俘獲」 獨占資源恐打壓中小企業
除了安全技術層面的分歧，楊立昆亦強烈抨擊由有效利他主義（Effective Altruism）引導的 AI 安全思維。他認為大型 AI 業者積極推動政府建立嚴格的監管框架，表面上是維護安全，實質上更像是「監管俘獲（Regulatory Capture）」。
楊立昆分析，資金充裕的既有巨頭有能力吸收高昂的法規合規成本，但資源有限的初創團隊與中小企業將難以負擔繁複的審查流程，這將會扼殺市場競爭與技術創新。他呼籲大眾與決策者應多聽取經濟學家的意見，而非盲目相信科技高層對就業與生存危機的誇大預言。
這代表什麼
對台灣產業與企業主而言，這場爭論揭示了 AI 安全思維的兩種根本分歧：一派主張透過立法與嚴格審查來限制潛在威脅；另一派則認為風險主要來自軟體工程規格與系統架構缺陷，可透過改善基礎設施（如防護沙盒）來解決。
企業在評估導入 Claude AI 或其他大型語言模型（LLM）時，重點應放在自身系統的資安防護與存取權限控制，而非陷入對於「AI 自主失控」的過度恐慌。此外，若未來全球監管趨嚴，中小型企業在選擇 AI 軟體工具與架構時，亦需將法規合規與防護成本納入考量。
背景補充
楊立昆為深度學習領域的權威專家，曾長期擔任 Meta 的首席 AI 科學家，並於今年創立新公司 AMI Labs 出任執行董事長。AMI Labs 已獲得輝達（NVIDIA）、三星（Samsung）及亞馬遜創辦人貝佐斯等投資人注資 10.3 億美元，投前估值達 35 億美元。楊立昆認為現行的大型語言模型無法通往真正智慧，因此 AMI Labs 選擇押注於「世界模型（World Models）」，試圖讓系統透過感測器與實體世界互動來獲得學習能力。
而被其批評的 Anthropic 則是開發 Claude 系列模型的核心團隊，創辦團隊多來自 OpenAI，長期致力於 AI 安全評估與監管立法。
常見問題
楊立昆為何認為 AI 代理發生的資安事件不需要過度恐慌？
楊立昆認為 AI 代理僅是照指令運作，近期發生的資安事件主因在於開發者未做好隔離沙盒與防護設計，屬於人為監督與工程瑕疵問題，並非 AI 自主失控。
什麼是「監管俘獲」，為何大型 AI 公司被質疑推動監管？
監管俘獲是指法規設立後對既有大企業有利的現象。楊立昆指出，資金雄厚的大公司能輕鬆承擔高額合規成本，但嚴苛的監管會使資源有限的初創團隊與中小企業難以生存。
楊立昆成立的 AMI Labs 與現行 Anthropic 的技術路線有何不同？
楊立昆認為大型語言模型（LLM）無法實現真正的智慧，因此 AMI Labs 押注於「世界模型（World Models）」，透過感測器與實體世界互動來推動 AI 發展。